大数据已经成为新时代企业核心竞争力的重要组成部分。大数据资产管理作为大数据产业链的核心环节，对于企业来说具有重要意义。本文将从大数据资产管理的概念、现状、挑战和发展趋势等方面进行探讨，以期为我国企业在大数据时代实现可持续发展提供借鉴。
一、大数据资产管理的概念
大数据资产管理是指对大数据资源进行有效整合、存储、处理、分析和应用的过程。它包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等环节。大数据资产管理的目标是确保数据资产的安全、完整、可用和高效，为企业创造价值。
二、大数据资产管理的现状
1. 数据资源丰富，但利用率低。我国已进入大数据时代，数据资源丰富，但企业对数据的利用率普遍较低，数据资产价值未能得到充分发挥。
2. 数据管理意识薄弱。部分企业对大数据资产管理的重要性认识不足，缺乏专业的数据管理人员和团队。
3. 数据安全风险高。随着数据量的不断增长，数据泄露、篡改等安全风险日益突出。
4. 数据标准化程度低。不同企业、不同行业的数据格式、标准不统一，给数据共享和交换带来困难。
三、大数据资产管理的挑战
1. 技术挑战。大数据技术日新月异，企业需要不断更新技术，以满足数据管理需求。
2. 人才挑战。大数据资产管理需要既懂技术又懂业务的专业人才，人才短缺成为制约企业发展的瓶颈。
3. 法规挑战。我国在大数据领域尚缺乏完善的法律法规，数据安全和隐私保护面临挑战。
4. 企业文化挑战。企业需要树立数据驱动理念，培养员工的数据意识，形成良好的数据文化。
四、大数据资产管理的发展趋势
1. 技术创新。随着人工智能、云计算等技术的不断发展，大数据资产管理将更加智能化、自动化。
2. 人才培养。企业应加大人才培养力度，培养既懂技术又懂业务的数据管理人才。
3. 法规完善。政府应加快大数据领域法律法规的制定，为数据安全、隐私保护提供法律保障。
4. 企业合作。企业之间应加强合作，实现数据共享和交换，共同挖掘数据价值。
大数据资产管理是企业在大数据时代实现可持续发展的重要保障。企业应充分认识大数据资产管理的意义，加大投入，提升数据管理水平，以应对新时代的挑战。政府、企业和社会各界应共同努力，推动大数据资产管理健康发展，为我国数字经济的发展贡献力量。
参考文献：
[1] 陈国良，大数据：技术、应用与挑战[M]，北京：电子工业出版社，2016.
[2] 郭毅，大数据管理：理论与实践[M]，北京：清华大学出版社，2017.
[3] 王选，大数据资产管理与运营[M]，北京：机械工业出版社，2018.
